• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.20 no.5
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• pp.79-88
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• 2017

To upgrade the subjective question grading, we need the syntactic-semantic analysis to analyze syntatic-semantic relation between words in answering. However, since the syntactic-semantic tree has structural and semantic relation between words, we can not apply the method calculating the similarity between vectors. This paper suggests the comparing system with syntactic-semantic tree which has structural and semantic relation between words. In this thesis, we suggest similarity calculation principles for comparing the trees and verify the principles through experiments. This system will help the subjective question grading by comparing the trees and be utilized in distinguishing similar documents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.276-279
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• 2019

의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.189-194
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• 2021

자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.10
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• pp.636-646
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• 2015

In information society, the need to detect document duplication and plagiarism is increasing. Many studies have progressed to meet such need, but there are limitations in increasing document duplication detection quality due to technological problem of natural language processing. Recently, some studies tried to increase the quality by applying syntatic-semantic analysis technique. But, the studies have the problem comparing syntactic-semantic trees. This paper develops a syntactic-semantic tree comparator, designs and implements a discriminator of similar documents using the comparator. To evaluate the system, we analyze the correlation between human discrimination and system discrimination with the comparator. This analysis shows that the proposed discrimination has good performance. We need to define the document type and improve the processing technique appropriate for each type.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.6
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• pp.83-92
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• 2018

The subjective question is appropriate for evaluation of deep thinking, but it is not easy to score. Since, regardless of same scoring criterion, the graders are able to produce different scores, we need the objective automatic evaluation system. However, the system has the problem of Korean analysis and comparison. This paper suggests the Korean syntactic analysis and subjective grading system using the syntactic-semantic tree comparator. This system is the hybrid grading system of word based and syntactic-semantic tree based grading. This system grades the answers on the subjective question using the syntactic-semantic comparator. This proposed system has the good result. This system will be utilized in Korean syntactic-semantic analysis, subjective question grading, and document classification.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.427-432
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• 2021

현재 한국어 의존 구문 분석의 표준은 어절 단위로 구문 분석을 수행하는 것이다. 그러나 의존 구문 분석의 분석 단위(어절, 형태소)에 대해서는 현재까지 심도 있는 비교 연구가 진행된 바 없다. 본 연구에서는 의존 구문 분석의 분석 단위가 자연어 처리 분야의 성능에 유의미한 영향을 끼침을 실험적으로 규명한다. STEP 2000과 모두의 말뭉치를 기반으로 구축한 형태소 단위 의존 구문 분석 말뭉치를 사용하여, 의존 구문 분석기 모델 및 의존 트리를 입력으로 활용하는 문장 의미 유사도 분석(STS) 및 관계 추출(RE) 모델을 학습하였다. 그 결과, KMDP가 기존 어절 단위 구문 분석과 비교하여 의존 구문 분석기의 성능과 응용 분야(STS, RE)의 성능이 모두 유의미하게 향상됨을 확인하였다. 이로써 형태소 단위 의존 구문 분석이 한국어 문법을 표현하는 능력이 우수하며, 문법과 의미를 연결하는 인터페이스로써 높은 활용 가치가 있음을 입증한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.313-319
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• 1997

한국어 의존 파싱에서는 불필요한 의존관계의 과다한 생성과 이에 따른 다수의 구문분석 결과 생성에 대처하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 한국어 의존 파싱 과정에서 생기는 불 필요한 의존관계에 따른 다수의 후보 의존 트리들에 대하여 통계/의미 정보를 활용하여 최적 트리를 결정하는 구문 분석 방법을 제안한다. 본 논문의 구문 분석에서 사용하는 통계/의미 정보는 구문구조부착 말뭉치(Tree Tagged Corpus)를 이용하여 구축한 술어 하위범주화 정보 사전에서 얻었으며, 이러한 정보를 활용한 구문 분석은 한국어 구문 분석의 모호성 해소에 적용되어 한국어 구문 분석의 정확도를 높인다.